# 作者 :南雨
# 时间 : 2022/6/28 9:37

class Med_constant:
    batch_size = 32  # batch_size

    stop_words_path = '../data/hit_stopwords.txt'
    train_path = "../data/medQA/medQA.train.csv"
    test_path = "../data/medQA/medQA.test.csv"
    vaild_path = "../data/medQA/medQA.valid.csv"

    train_save_path = "../dzj/med_qa/data/train.csv"
    test_save_path = "../dzj/med_qa/data/test.csv"
    valid_save_path = "../dzj/med_qa/data/valid.csv"
    med_model_path = "../dzj/mymodel/med.h5"

    # word2vec
    vector_size = 300  # 每个词转化为向量时的维度,即1个词由一个100维的向量表示
    min_word_count = 5  # 保留的词的最低频度
    nums_workers = 2  # 并行化计算的CPU核心数
    window_size = 5  # 窗口大小，便于预测中心词，寻找词语间的相似度
    max_len = 40  # 每个句子扩充到统一长度

    conv_strides = 1  # 卷积核移动步长

    # LSTM
    lstm_output_size = 160  # LSTM层输出尺寸

    epoch = 15

    category_dict = {'中医科': 0, '五官科': 1, '传染科': 2, '体检科': 3, '保健养生': 4, '儿科': 5, '其他科室': 6, '内科': 7, '外科': 8, '妇产科': 9,
                     '子女教育': 10, '家居环境': 11, '康复医学科': 12, '心理健康科': 13, '整形美容科': 14, '皮肤性病科': 15, '美容': 16, '肿瘤科': 17,
                     '药品': 18, '营养保健科': 19, '辅助检查科': 20, '运动瘦身': 21, '遗传': 22}
